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阅读《Python机器学习和图像处理实战 面部识别、目标检测和模式识别》可深入??解基于Python实现的机器学习与神经网络之上的图像处理方法与算法。 本书首先介绍环境设置，讲解图像处理的基本术语，并探究有助于实现本书中算法的Python概念。 然后详细介绍所有的核心图像处理算法，接着转而介绍计算机视觉库OpenCV，你将??解OpenCV算法及其在图像处理中的应用。 介绍用于图像处理与分类的机器学习和深度学习的方法，将神经网络、Adaboost、XGBoost、卷积神经网络等概念运用到具体的图像应用中。 书中所有的概念都用现实场景来解释。读完本书，你将能够应用图像处理技术并训练机器学习模型来满足定制化需求。
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我跟爸爸学编程：从Python到C++ 从初中生的视角讲解Python和C++两种语言
用中小学生易于理解的语言来代替高深晦涩的专业术语。包含Python和C 两种语言的基本知识和编程技巧。将Python和C 两种语言进行比照讲解。书中提供了大量应用实例，并附有练习题。
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极速Python：高性能编码、计算与数据分析 系统性介绍Python高性能编程的各种工具和方法，重点讲解Python在大数据中的应用。示例代码扫描封底二维码下载。
《极速Python：高性能编码、计算与数据分析》直击Python编程要害。对于大型数据项目，过慢的代码运行速度是毁灭性的。在机器学习和大规模数据分析中，除了使用高性能的Python代码，还要使用经过优化的库、发挥计算机硬件的多核处理能力。满足计算速度后，还要优化计算资源、控制计算成本，而《极速Python：高性能编码、计算与数据分析》为读者提供了一整套高性能编程解决方案。
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这是一本 算法入门 书,写给 正在学或刚学过编程语言,但是数据结构、算法零基础 的初学者。 本书的读者符合这样的画像:刚学过编程语言,C/C 、Java、Python 这几种语言中的任何一个都可以;有基本的编码能力,语法比较熟悉;编过一些代码,但仍然不熟练;不懂数据结构和算法,遇到较难的问题没有思路。 这位勤奋的读者有以下目标: (１)数据结构和算法入门,建立计算思维。 (２)大量编码,提高编码能力。 (３)参加蓝桥杯大赛并获奖。 如果读者准备参加蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛(软件类),看这本书正合适,因为题目大多是蓝桥杯大赛的真题,并且按照蓝桥杯大赛的要求进行了详细的解析。 本书也适用于准备其他算法竞赛,例如全国青少年信息学奥林匹克竞赛(NOI)、国际大学生程序设计竞赛(ICPC)、中国大学生程序设计竞赛(CCPC)、中国高校计算机大赛Ｇ团体程序设计天
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《Python推荐系统实战：基于深度学习、NLP和图算法的应用型推荐系统》从基本方法、流行方法、先进方法及新技术四个层面来介绍如何自己动手构建推荐系统。通过本书的学习，读者可以掌握推荐系统的基本概念，了解不同类型的推荐引擎及其功能，学会使用传统算法来构建推荐系统和混合推荐系统，使用聚类和分类算法来构建基于机器学习的推荐系统。《Python推荐系统实战：基于深度学习、NLP和图算法的应用型推荐系统》可引导读者运用自然语言处理、深度学习和知识图谱来实现推荐系统，从而实现业务的增长。 特色主题： 使用Python来理解和实现不同的推荐系统 掌握协同过滤、超市购物车分析和矩阵分解等 构建基于内容和协同过滤的混合推荐系统 运用机器学习、NLP和深度学习来构建推荐系统
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本书集教材、练习册、上机指导、题库于一体，基于Windows 10和Python 3.10构建Python开发平台，阐述Python语言的基础知识，以及使用Python语言的实际开发应用实例。本书配套资源丰富，包括教学大纲、教学课件、电子教案、教学进度表、案例研究和素材，作者还为本书精心录制了1100分钟的微课视频。
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Python机器学习及实践——从零开始通往Kaggle竞赛之路（2022年度版） Python机器学习入门经典实践教材，近十位领域名家联合推荐。
该书帮助大量对机器学习、数据挖掘感兴趣的读者朋友整合时下流行的基于Python语言的程序库：如Scikit-learn，NLTK，XGBoost，TensorFlow等，并且针对现实中遇到的数据，甚至是Kaggle竞赛（时下世界流行的机器学习竞赛平台）中的分析任务，快速搭建有效的机器学习系统。 同时，作者力求减少读者为了理解本书，而对编程技能、数学背景的过分依赖；进而降低机器学习模型的实践门槛，让更多的兴趣爱好者体会到使用经典模型以及的高效方法解决实际问题的乐趣。同时，笔者对每一个关键术语都提供了标准的英文表述，也方便读者朋友更加快速查阅、理解相关的英文文献。
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l 给出了一套较清晰的机器人智能感知技术基础知识框架，主要内容包括机器人典型内部传感器和触觉/力觉/视觉/接近觉/热觉/听觉等典型外部传感器的基本工作原理、机器人系统状态估计理论基础知识、多传感器信息融合技术基础知识、智能感知系统在移动/飞行/空间/水下等典型机器人系统中的应用以及多传感器信息融合技术在自动驾驶汽车位姿估计中的入门应用方法等； l 全书内容有机关联，深浅有度、循序渐进，体系结构上突出层次性，低层次强调概念性和基础性，高层次强调系统性和逻辑性，本书可作为高等学校人工智能或机器人工程等相关专业高年级本科生或智能科学与技术学科研究生理论教学用书，也可作为学习机器人智能感知技术的参考书； l 本书配套有电子课件，读者可在清华大学出版社网站下载。
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Python网络爬虫与数据分析从入门到实践 全流程实战讲解网络爬虫、数据清洗、文本处理、机器学习算法、数据分析与可视化
突出特色是实战，所有知识点都配合案例并给出详细操作，所有代码都有注释，可以说学习无障碍、无痛苦。 涉及多种流行的热门框架，包括爬虫框架如Urllib、BeautifulSoup、Scrapy，常用的数据分析库如Numpy、Pandas、Matplotlib等都进行了详细介绍。 全流程讲解，从获取数据、数据预处理到数据分析和数据可视化，面面俱到。 技术先进，除常用数据处理方法，还介绍了当前热门的中文文本处理，以及热门的机器学习算法在数据分析中的应用。 本书给出了大量示例和项目，可以帮助读者掌握一线技能，真正解决工作中遇到的问题。
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Python可解释AI（XAI）实战 DeepSeek知识储备,打开机器学习模型的黑匣子，深入了解 XAI 的核心概念，掌握多个XAI工具和方法。随书赠送源代码，获取地址见书封底二维码。
怎样才能有效地向A业务和利益相关者解释Al的决策?你需要仔细规划、设计和可视化。要解决的问题、模型以及变量之间的关系通常是微妙、出乎意料和复杂的。 《Python可解释AI（XAI）实战》通过几个精心设计的项目让你在实践中掌握众多XAI工具和方法，而不是仅仅停留在理论和概念上。你将动手构建模型，可视化解释结果，并集成XAI工具。 你将使用Python、TensorFlow 2、Google Cloud XAI平台、Google Colaboratory和其他框架构建XAI解决方案，以打开机器学习模型的黑匣子。本书涵盖多个可在整个机器学习项目生命周期中使用的Python开源XAI工具。 你将学习如何探索机器学习模型结果，检查关键影响变量和变量关系，检测和处理偏见和道德伦理及法律问题，以及将机器学习模型可视化到用户界面中。 读完这本书，你将深入了解XAI的核心概念并掌握多个XAI工具和方法。
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Python深度学习原理、算法与案例 涵盖深度学习的基础理论，以及常见的应用场景和代码实现
本书详解深度学习与机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化等内容，并剖析深度学习在计算机视觉、目标检测、文本分析、强化深度学习、TensorFlow模型、Transformer模型等方向的应用。 本书附录还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识，包括线性代数、概率论和信息论等。 本书配套70个示例源码、PPT课件，所有示例源码都经过测试无误。
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细说Python编程：从入门到科学计算 超详细的Python编程入门与实践，超多范例，超长视频，娓娓道来，通俗易懂
这是一本面向初学者的Python编程入门书，特别适合没有任何编程基础的读者学习。如果你想要学习Python编程，或者想转型到人工智能领域寻找机会，那么我向你真诚的推荐这样一本好书，我的理由是： 首先，《细说Python编程：从入门到科学计算》由两位长期使用Python编程的博士执笔，他们在领域内工作多年，对Python语言有透彻深入的理解，他们会教给你正确高效的编程学习方法。不走弯路，才能行稳致远，不是吗。 其次，《细说Python编程：从入门到科学计算》内容涵盖了Python编程的核心知识点，完全可满足入门者的学习需求。值得一提的是，《细说Python编程：从入门到科学计算》还扩展性地介绍了更多的知识，如数据库编程、网络编程、代码测试、程序打包、科学计算等，还针对每个知识点介绍了更深入的知识，如容器部分，除介绍容器的基本功能和使用方法之
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Python编程300例——快速构建可执行高质量代码 中国产业发展研究院、中国村智能硬件产业联盟、中关村大数据产业联盟联袂推荐 十万行源代码 300个经典案例
中国产业发展研究院、中关村智能硬件产业联盟、中关村大数据产业联盟、北京两化联盟、北京企业转型升级服务联盟知名专家联袂推荐！内含10万行源代码、300个经典案例！ 本书针对经典算法，结合相关的数据结构，从描述问题、问题示例、代码实现以及运行结果相结合，语言简洁，深入浅出，通俗易懂，不仅适合对Python编程有兴趣的科研人员，也适合高等院校作为参考教材。
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图解Python开发基础（案例视频版） 书中的实例都是当下的流行案例，读者通过阅读，可以快速地运用到自己的学习和工作中。
《图解Python开发基础（案例视频版）》以图解的方式循序渐进、由浅入深地详细讲解了Python开发的核心技术。书中精选的实例都是当下学习者感兴趣的流行案例，读者通过学习可以快速掌握这些案例，并运用到自己的学习和工作中。
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Python趣味编程：从入门到人工智能 从Scratch到Python轻松进阶，手把手教你学习AI编程语言
《Python趣味编程：从入门到人工智能》从Scratch到Python轻松进阶，手把手教你学习AI编程语言 一学就会的零基础入门书；基于 Python 3.7 版本；从经典的hello, world学起；步步为营掌握Python语言；用Python玩转数学和算法；用Pyglet 写捕鱼达人游戏；用AI把照片变成世界名画；感受Python编程无限魅力。
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（1）知识覆盖全面，内容新颖独特，涵盖基于模型的算法、无模型方法、深度Q-学习、策略梯度和多智能体强化学习等算法以及国际前沿研究和热点方向。 （2）侧重基本概念和基础知识，总结提炼强化学习和深度强化学习的理论研究。 （3）重点突出在OpenAI Gym工具包下使用PyTorch和TensorFlow框架的深度强化学习算法。 （4）详尽分析特定场景领域的数学建模和理论推导过程，理论讲解深入浅出，应用实例简洁易懂，源代码清晰易理解。 （5）适合作为大学生的教材以及工程师的参考书籍。在有限篇幅内系统精炼地阐明基本理论、方法，辅以典型的理论分析、实例和相关程序，化繁为简，便于学习和认知。
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